港口物流服务创新能力影响因素分析

刘桂云，骆璐瑶

（1.宁波大学 海运学院，浙江 宁波 315832；2.宁波港口贸易合作与发展协同创新中心，浙江 宁波 315832）

1 引言

港口是国际贸易物流链的重要节点，承担着综合交通运输枢纽的角色，是国家经济社会发展的重要支撑。面对复杂的经济环境，不断提升物流服务创新能力、提高服务质量是港口获取和维持竞争优势的重要手段。一些学者对物流服务创新进行了研究，赵耀，等[1]提出了基于质量机能展开理论的物流服务创新模型，给出了物流服务创新的实施步骤。刘丹[2]从理论层面揭示了物流业服务创新的特性和作用机制，从实践层面探讨了物流业服务创新现状和模式，形成比较完整的物流业服务创新的理论体系。申静[3]建立了我国物流业服务创新能力评价指标体系。Zhaofang Chu[4]针对第三方物流企业，分析了商务关系和组织结构在服务创新过程中的重要性。冯彦东，等[5]在对宁波港口物流发展的研究中提出了服务创新的重要性。但是总体上，针对港口物流服务创新的研究成果较少，而分析港口物流服务创新能力内涵，研究其影响因素，对于建立有效的服务创新能力评价指标体系、提升港口服务能力尤为重要。

2 港口物流服务创新能力的内涵

港口物流服务创新是指港口相关企业面对客户的多样化需求，采用新的管理理念和方法，应用各种新的物流技术或设备，改进、引入或开辟新的物流服务产品和方式，提升港口的服务质量，扩大服务范围，吸引更多的客户，进而升级港口物流相关产业，进一步增强港口以及港口城市核心竞争力的过程。为了更清晰地了解港口物流服务创新能力，本文在参考已有研究的基础上，结合港口物流服务特征，将港口物流服务创新能力划分为不同维度[6]，基于投入产出视角分析港口物流服务创新能力的作用机理，如图1所示。总体上说，港口物流服务创新能力就是相对于竞争对手，港口物流相关企业将所拥有的资源，包括港口基础设施设备、人力资源以及相关政策资源运用到新的服务产品、过程、市场开发、组织管理中去，从而为港口物流产业创造新的附加值的能力。这些能力可以划分为基础支撑能力、集疏运创新能力、创新投入能力、组织管理能力、社会支持能力以及创新产出能力6个维度。

图1 港口物流服务创新能力的作用机理

由作用机理可知，通过由各种不同创新能力转化的创新资源投入，应用于港口及相关物流服务系统，经过系统转化后产出的成果直接刺激了创新产出能力，使得港口的服务能力和创新环境都得到提升，从而推动了港口物流服务产业的发展。良好的产业发展形势又会促成服务创新的发生，进而使港口物流服务系统拥有持续创新的能力。不同分类的港口物流服务创新能力阐述见表1。

3 影响港口物流服务创新能力的因素

港口物流服务创新是一个复杂的过程，受到多种因素的影响和制约。根据Sundbo和Gallouj的服务创新驱动力模型[7]，结合港口物流服务创新的内涵，本文给出了港口物流服务创新驱动力模型，如图2所示。

表1 港口物流服务创新能力划分表

图2 港口物流服务创新驱动力模型

由图2可知，港口物流系统主要分为港口内部和外部系统两部分。港口内部通过创新战略引导，投入更先进的基础设施、更具活力的员工以及更优秀的管理方式以触发创新的产生。所以，可以从港口基础条件、集疏运能力、创新潜力水平、管理服务水平四个方面对内部影响因素进行总结。在港口外部环境中，通过对竞争者的模仿、公共部门的支持以及与合作伙伴的互动实现技术轨道、社会及制度、管理及服务专业轨道的创新。创新活动还需要良好的经济社会发展作为支撑，因此可以从创新生态环境和外部经济环境这两个方面来对外部环境因素进行具体分析。港口物流服务创新影响因素综合体系见表2。

4 影响港口物流服务创新能力的关键因素选择

港口物流服务创新能力影响因素指标数较多，有些指标之间具有相关性。本文选择主成分分析法作为筛选影响港口物流服务创新能力关键因素的方法，通过降维、回归等方式筛选出关键影响因素。

4.1 原始数据选取及处理

基于2013-2018年区间范围，以我国沿海某港口为具体研究对象。由于某些指标数据的不可得、统计口径存在差异，所以将本文表2的某些指标加以合并、省略或简化。最终确定港口物流系统综合评价指标体系以及此港口的各类数据，见表3。其中，主观指标的赋值采用专家打分法，分值范围1-9，1表示表现最差，9表示最好。

表2 港口物流服务创新影响因素综合体系

表3 原始数据表

表4 主成分分析结果表

4.2 选择过程

对上述原始数据使用Z-SCORE法进行标准化处理以消除量纲和数量级的影响，然后利用SPSS软件进行主成分分析，结果见表4。分析结果显示，前两个主成分贡献度分别为51%和42%，总和已经达到93%，远大于85%，足以表达原总体所要表达的信息量，且第三个主成分的特征值小于1，所以取两个主成分F1、F2作为主成分因子进行后续分析计算。

由表4中旋转后的成分矩阵可知，主成分F1主要包括专利授权数、港口联盟程度、高速公路里程数、港口设施现代化水平、竞争港口市场份额、万吨级以上码头数、清关效率、企业研发投入、港口员工数、单机装卸效率、高层次员工数、岸吊数量、第三产业占比13个指标。大多数指标属于港口系统内部影响因素，因此可以将主成分F1命名为港口创新内部驱动因子。F2主要包括保税区收入、港口城市GDP、政府研发投入、竞争港口吞吐量、物流企业营收、保税区收入等11个指标。这里的大部分指标对港口物流服务创新起到间接支持作用，所以将主成分F2命名为创新环境支持因子。

将标准化原始数据构成A1，成分得分表中的数据构成矩阵A2，则每年的主成分F1、F2得分可由SCORE=A1TA2得到。并且，F1和F2的方差贡献率分别为51%和42%，即主成分权重。由此，可算出每一年的总得分，即F=0.51F1+0.42F2，并将其绘制成折线图，能够更加直观地反映出该港口物流服务创新发展趋势，结果如图3所示。

图3 主成分及总得分变化图

由结果可知，从2013年至2018年，该港口物流服务创新在各种因素的影响下，始终处于上升发展状态。具体来看，创新内部驱动因子F1的趋势与总得分趋势基本一致，进一步证实了主成分F1反映出大部分影响因素的信息。对于港口来说，内部驱动是主要影响因素，但是2017年至2018年出现下降趋势，说明内部驱动力不足。而主成分F2在前四年增长较为缓慢，后两年随着创新环境的改善，得分增长迅速，反映出全社会对创新的支持和重视力度加强，创新活跃度在逐步提高。

4.3 关键影响因素

为了进一步找到关键影响因素，需要再选取一个绩效指标，将其作为港口物流服务创新的目标产出。结合主成分降维结果，通过分析确定每一影响因素最终对港口物流服务能力的影响程度系数，再依据系数大小确定关键影响因素。本文选取该港口的集装箱吞吐量作为港口物流服务创新能力的主要绩效体现[6]，并将其表示为Port Logistics Service Innovation（PLSI），并且将F1、F2作为自变量，通过回归分析来确定各主要影响因子与PLSI之间的关系，其表达式如下：

其中，PLSIi表示该港口第i年的集装箱吞吐量。Fk,i表示第k个服务创新影响因子在第i年的得分，a表示第k个服务创新影响因子的影响系数即影响程度，|a|越大，表示该影响因子对集装箱吞吐量的影响越大。

分别以F1、F2和港口年集装箱吞吐量进行线性回归分析，采用输入法，并结合上一节的各因素成分得分表，将结果转化为港口物流服务创新能力影响程度方程如下：

为了得到更加具体的影响程度方程，代入各成分得分方程，可表示如下：

其中，bn表示第n个影响因素的影响程度系数，由成分得分矩阵A2与影响系数a相乘取得，取值参考表5；Xn,i表示第i年第n个影响因素标准化后的取值。

表5 影响程度系数表

表5为计算后的各个因素影响系数表，表示各指标对该港口物流服务创新能力的影响程度。其中，海铁联运开通城市（15.46）、港口城市GDP（15.34）、政府研发投入（15.33）、受培训员工数（15.32）、年设计吞吐量（15.29）、竞争港口吞吐量（15.21）、物流企业营收（15.04）、单机装卸效率（14.88）这8个影响因子排于前1/3，可以认定为关键因素。其中，海铁联运开通城市、港口城市GDP、政府研发投入、竞争港口吞吐量以及物流企业营收、年设计吞吐量皆属于创新环境支持因子,受培训员工数和单机装卸效率属于港口创新内部驱动因子。港口创新内部驱动因子和创新环境支持因子对港口物流服务创新能力的影响程度系数分别为224.9和209，这与主成分降维后的结果相符，进一步验证了主成分分析的有效性和可信度。

5 结束语

本文通过对港口物流服务创新驱动力模型分析以及参考不同维度的服务创新能力，对港口物流服务创新能力影响因素进行分析，归纳出24个影响因子。选取港口案例利用主成分方法分析，将众多影响因素降维成2个主成分，分别为港口创新内部驱动因子和创新环境支持因子。根据主成分最后的总得分可知，该港口物流服务创新情况在逐年变好，尤其是外部创新环境有了明显的提升。通过回归分析，进一步对内外部影响因子的影响程度进行计算，结果为海铁联运开通城市、港口城市GDP、政府研发投入、竞争港口吞吐量、年设计吞吐量以及物流企业营收这6个因子对服务创新能力的影响程度更大。该港口需要重点关注以上关键影响因素，通过改善这些关键影响因素来着力提升服务创新能力，提高港口物流的综合竞争力。